公开(公告)号：CN117893559A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202410289235.0

申请日：2024-03-14

Applicant: 华南师范大学

Inventor： 李军 ,  张娆 ,  陈韦兆 ,  丘仕林 ,  罗舒琪

IPC: G06T7/187 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T7/11 ,  G06T7/70

Abstract: 本申请公开了基于对象成像网络的水域标注方法、装置和电子设备，方法包括：获取若干包含水域的原始图像，并将原始图像按预设数量比例构建训练数据集；对训练数据集中的各个训练图像进行分割标注处理，得到标签数据集；将训练数据集和标签数据集输入至目标神经网络进行训练，得到对象成像网络；其中，对象成像网络包含卷积核参数，卷积核参数包含目标水域特征；根据卷积核参数，构建对象成像网络中的特征滤波器；将包含水域的第一待标注图像输入至对象成像网络中，通过对象成像网络中的特征滤波器对第一待标注图像进行自动标注，输出第一目标标注图像，能够对待标注图像自动进行标注，提高标注效率，可广泛应用于图像处理技术领域。

公开(公告)号：CN117893559B

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410289235.0

申请日：2024-03-14

Applicant: 华南师范大学

Inventor： 李军 ,  张娆 ,  陈韦兆 ,  丘仕林 ,  罗舒琪

IPC: G06T7/187 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T7/11 ,  G06T7/70

Abstract: 本申请公开了基于对象成像网络的水域标注方法、装置和电子设备，方法包括：获取若干包含水域的原始图像，并将原始图像按预设数量比例构建训练数据集；对训练数据集中的各个训练图像进行分割标注处理，得到标签数据集；将训练数据集和标签数据集输入至目标神经网络进行训练，得到对象成像网络；其中，对象成像网络包含卷积核参数，卷积核参数包含目标水域特征；根据卷积核参数，构建对象成像网络中的特征滤波器；将包含水域的第一待标注图像输入至对象成像网络中，通过对象成像网络中的特征滤波器对第一待标注图像进行自动标注，输出第一目标标注图像，能够对待标注图像自动进行标注，提高标注效率，可广泛应用于图像处理技术领域。

公开(公告)号：CN118604817B

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202411081523.3

申请日：2024-08-08

Applicant: 华南师范大学

Inventor： 李军 ,  丘仕林 ,  陈韦兆 ,  张娆 ,  罗舒琪 ,  谢耀进 ,  吴永浩

IPC: G01S13/86 ,  G01S13/88 ,  G01S13/937 ,  G06F18/25 ,  G06V10/25 ,  G06F18/2321

Abstract: 本申请提供了一种基于对象成像的多模态融合的桥梁防撞检测方法和系统，可应用于交通运输技术领域。本申请通过对象成像算法对相机检测数据进行处理得到感兴趣对象区域图像，同时通过时空聚类算法对毫米波雷达检测数据进行处理得到目标检测信息，再将感兴趣对象区域图像和目标检测信息进行融合后得到多模态信息融合结果，然后根据多模态信息融合结果和预设桥梁防撞安全规则生成桥梁防撞预警信息；本申请利用感兴趣区域进行桥梁防撞检测，从而无需对无关数据进行处理，有效降低算法计算量，减少数据处理时间，进而提高桥梁防撞应用场景船舶检测数据的实时性，同时利用相机数据和毫米波雷达数据的结合进行桥梁防撞检测，有效提高检测的准确度。

公开(公告)号：CN117636022A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311597055.0

申请日：2023-11-27

Applicant: 华南师范大学

Inventor： 李军 ,  丘仕林 ,  王尚媛 ,  张娆 ,  陈韦兆 ,  罗舒琪

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本申请提供一种目标对象的提取成像方法、装置、存储介质和计算机设备，方法包括：获取包括场景背景和目标对象的样本图像集，以及只包括目标对象的标签图像集；根据所述样本图像集和所述标签图像集对神经网络模型进行训练，根据训练得到的目标神经网络模型的卷积核参数生成用于从图像提取所述目标对象的特征滤波器；将待处理图像输入至所述特征滤波器，以提取所述待处理图像中的目标对象的对象图像数据；对所述对象图像数据进行数据压缩成像处理，以重构得到只包括所述目标对象的目标图像。本申请可以高效快速地生成只包括目标对象的目标图像，以作为其它深度学习模型的训练样本图像。

公开(公告)号：CN118604817A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202411081523.3

申请日：2024-08-08

Applicant: 华南师范大学

Inventor： 李军 ,  丘仕林 ,  陈韦兆 ,  张娆 ,  罗舒琪 ,  谢耀进 ,  吴永浩

IPC: G01S13/86 ,  G01S13/88 ,  G01S13/937 ,  G06F18/25 ,  G06V10/25 ,  G06F18/2321

Abstract: 本申请提供了一种基于对象成像的多模态融合的桥梁防撞检测方法和系统，可应用于交通运输技术领域。本申请通过对象成像算法对相机检测数据进行处理得到感兴趣对象区域图像，同时通过时空聚类算法对毫米波雷达检测数据进行处理得到目标检测信息，再将感兴趣对象区域图像和目标检测信息进行融合后得到多模态信息融合结果，然后根据多模态信息融合结果和预设桥梁防撞安全规则生成桥梁防撞预警信息；本申请利用感兴趣区域进行桥梁防撞检测，从而无需对无关数据进行处理，有效降低算法计算量，减少数据处理时间，进而提高桥梁防撞应用场景船舶检测数据的实时性，同时利用相机数据和毫米波雷达数据的结合进行桥梁防撞检测，有效提高检测的准确度。